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Ich führe Molekulardocking, QSAR-Modellierung und ML-Arzneimittelentdeckung durch
Bioinformatik-Forscher
Spezialisiert auf Bioinformatik, computergestützte Biologie und Genomik, schließe ich die entscheidende Lücke zwischen rohen experimentellen Daten und umsetzbaren biologischen Erkenntnissen. Mit forts...
Über diesen Service
Beschleunige deine Wirkstoffentdeckungs-Pipeline mit rigorosem maschinellem Lernen und strukturbasierter computergestützter Analyse!
Arbeitest du an Lead-Optimierung, Zielprofilierung oder Bioaktivitätsvorhersage? Standardmäßige maschinelle Lernmodelle scheitern oft an der Generalisierung, weil sie auf zufälligen Aufteilungen basieren, die auf chemischen Serien überfitten. Ich liefere End-to-End-Workflows für die computergestützte Wirkstoffentdeckung auf Publikationsniveau, maßgeschneidert für dein biologisches Ziel. Durch die Kombination scaffold-aware maschinellen Lernens (Random Forest, Extra Trees, SVR), erklärbare KI (SHAP) und Moleküldocking (AutoDock Vina) helfe ich dir, vielversprechende Kandidatmoleküle zu identifizieren, zu interpretieren und zu priorisieren, während ich Resistenzmutationen berücksichtige.
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Eingabedaten muss ich bereitstellen?
Du kannst eine CSV-, Excel- oder SDF-Datei mit deinen Verbindungen und SMILES-Strings sowie Bioaktivitätswerten (wie IC50 oder pIC50) bereitstellen oder mir einfach den Namen deines Zielproteins nennen, und ich kuratiere Daten aus ChEMBL für dich.
Warum Scaffold-aware splitting anstelle einer zufälligen Train/Test-Aufteilung?
Zufällige Aufteilungen platzieren oft chemisch ähnliche Analoga in beiden Sets, was zu falsch erhöhten Genauigkeitswerten führt. Scaffold-Splitting testet die wahre Fähigkeit des Modells, auf völlig neue chemische Strukturen zu generalisieren.
Werden Docking-Scores als absolute experimentelle Bindungsaffinitäten betrachtet?
Nein. AutoDock Vina Scores und Residuen-Kontaktanalyse werden als robuste strukturelle Rangordnungs- und Priorisierungssignale genutzt, um die experimentelle Lead-Auswahl zu steuern.
Welche Programmiersprachen und Tools verwenden Sie?
Die Pipeline basiert auf Python (scikit-learn, RDKit, SHAP) für maschinelles Lernen und Cheminformatik, zusammen mit AutoDock Vina und Meeko für Moleküldocking.
Was erhalte ich nach Abschluss der Bestellung?
Du erhältst gut dokumentierte Python-Skripte oder Jupyter-Notebooks, hochauflösende Abbildungen (wie SHAP-Diagramme und Docking-Posen) und einen umfassenden Ergebnisbericht.
